一种单指令多数据向量化归约方法

发布时间：2018-12-08 15:19

【摘要】：单指令多数据(SIMD)扩展部件旨在发掘多媒体程序和科学计算程序的数据级并行,归约操作引起的真依赖给发掘程序中的数据级并行带来了阻碍。但体系结构和指令集的差异,使得面向向量机的归约向量化方法并不适用于SIMD扩展部件。针对上述问题,提出一种面向SIMD扩展部件的归约向量代码生成方法,以及归约的识别方法,利用向量移位指令实现向量代码生成。基于SPEC2006标准测试集的测试结果表明,与未利用归约向量化技术前相比,利用该归约向量化方法后的向量化加速比提高34%,从而验证了该方法的有效性。
[Abstract]:The single-instruction multi-data (SIMD) extension part aims to explore the data-level parallelism between multimedia programs and scientific computing programs. The true dependence caused by reduction operation hinders the data-level parallelism in mining programs. However, due to the difference between architecture and instruction set, the reduction vectorization method for vector machines is not suitable for SIMD extension components. In order to solve the above problems, a reduction vector code generation method for SIMD extension components and a reduction recognition method are proposed. Vector code generation is realized by vector shift instruction. The test results based on the SPEC2006 standard test set show that the vectorization speedup after using the reduced vectorization method is increased by 34% compared with the unutilized reduction vectorization technique, which verifies the effectiveness of the method.
【作者单位】： 信息工程大学网络空间安全学院;
【基金】：数学工程与先进计算国家重点实验室开放课题(2013A11) 郑州市科技局前沿技术研究计划项目(141PQYJS558)
【分类号】：TP314;TP332

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本文编号：2368565